机器学习端到端场景 本章节以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您可以前往AI Gallery搜索订阅预置的“图像分类-ResNet_v1_50工作流”进行体验。 准备工作 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Ga

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特征画像”内容。 特征画像的作用，就是对数据进行分析，把其中一些基本特征提取出来，如：周期性、离散度、时序规律、最值、采样频率等，计算KPI曲线特点（包括周期性、趋势性、噪声、离散性、随机性等）。根据计算的曲线特点，判断KPI的大类别（毛刺型、阶梯型、周期型、离散型、稀疏型、多模

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使用MLS预置算链进行机器学习建模 本章节介绍如何通过一键运行预置的餐厅经营销售量预测算链，完成建模，帮助开发者快速了解MLS的建模过程。 前提条件 已经创建一个基于MLStudio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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时序分析 时序分析简介 资产时序探索 设置时间窗 时序洞察 收藏夹 自动刷新

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时序洞察 预览列表展示 原始数据查看 图表探索分析 父主题： 时序分析

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时序路径 从一个点出发搜索到目标节点的时序路径（时序路径满足动态图上信息传播的有序性，路径上后一条边的经过时间要晚于或等于前一条边的经过时间），在画布上呈现点、边随时间递增（或非减）的变化趋势。 该功能可以通过strategy参数调整搜索的是距离最短的时序路径，还是尽早到达目标节点的时序路径。具体操作步骤如下：

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Jupyterlab环境功能变更，对应刷新JupyterLab开发平台。 模型训练功能优化，对应刷新模型训练。 模型管理新增模型包完整性校验，对应新增模型包完整性校验。 2020-03-30 JupyterLab开发平台界面和功能优化，对应刷新“JupyterLab开发平台”章节全量内容。

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查询时序数据 功能介绍 该接口用于查询指定时间范围内的监控时序数据，可以通过参数指定需要查询的数据维度，数据周期等。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/samples 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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查询时序数据 场景描述 本章以查询一个节点的CPU使用率时序数据为例。 涉及的基本信息 查询时序数据前，需要确定节点的ID和集群ID的值，节点ID值可以在E CS 的dimensions中查看，集群ID值可以在CCE的“集群管理”页面，基本信息的dimensions中查看。 因指标格

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写建表语句时，对于tag列的顺序，可以适当进行优化，将唯一性（distinct值）较高的列尽量写在前面，这样对于时序场景的性能有一些提升。 创建时序表时需要指定表级参数orientation属性设置为timeseries。 时序表不需要手动指定DISTRIBUTE BY和PARTITION

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资产时序探索 选择根资产 选择资产 选择属性 父主题： 时序分析

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时序分析简介 概念简介 功能简介 父主题： 时序分析

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时序预测-time_series_v2算法部署在线服务预测报错 问题现象 在线服务预测报错：ERROR: data is shorter than windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v

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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 本章节基于餐厅销量预测场景，从零开始介绍如何制作销售销量训练及销售销量预测两个算链。 前提条件 已经创建一个基于ML Studio的Notebook镜像，并进入MLS Editor可视化编辑界面，具体参考进入ML Studio操作界面章节。

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时序分析常见问题 如何查看设备最新上报的原始数据 设备时序探索中找不到设备 设备时序探索中没有标签 看不到设备上报的数据 如何创建和修改存储 父主题： 数据分析常见问题

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学习任务 管理员以任务形式，把需要学习的知识内容派发给学员，学员在规定期限内完成任务，管理员可进行实时监控并获得学习相关数据。 入口展示 图1 入口展示 创建学习任务 操作路径：培训-学习-学习任务-【新建】 图2 新建学习任务 基础信息：任务名称、有效期是必填，其他信息选填 图3

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学习目标 掌握座席侧的前端页面开发设计。 父主题： 开发指南

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文件管理是 可信智能计算服务 提供的一项管理联邦学习模型文件的功能。参与方无需登录后台手动导入模型文件，通过该功能即可将模型文件上传到数据目录，并支持批量删除。在创建联邦学习作业时可以选到上传的脚本模型等文件，提高了易用性及可维护性。 使用场景：管理联邦学习作业所需的脚本、模型、权重文件。 父主题： 可信联邦学习作业

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写建表语句时，对于tag列的顺序，可以适当进行优化，将唯一性（distinct值）较高的列尽量写在前面，这样对于时序场景的性能有一些提升。 创建时序表时需要指定表级参数orientation属性设置为timeseries。 时序表不需要手动指定DISTRIBUTE BY和PARTITION

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0版本之前未开启Kerberos认证的集群不支持访问权限细分。只有开启Kerberos认证才有角色管理权限， MRS 1.8.0及之后版本的所有集群均拥有角色管理权限。 MRS集群未开启kerberos认证，视为“不合规” MRS服务暂不支持集群创建完成后手动开启和关闭Kerberos服务，

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SQL语法 SQL语法兼容性高，语法通用，易于使用。 兼容标准数仓语法，新增IoT数仓特有DDL语法。 GUC参数 丰富的GUC参数，根据客户业务场景适配最适合客户的数仓环境。 兼容标准数仓GUC参数，新增支持IoT数仓调优等GUC参数。 数据特征 时序数据列可以分为三类： Ta

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